Gemini 3.1 Flash-Lite: el modelo “rápido y barato” con el que Google quiere poner la IA a trabajar a escala

En aplicaciones de empresa, la diferencia entre una IA que “parece viva” y otra que se siente torpe suele estar en un detalle que no sale en los anuncios: el tiempo hasta el primer token. Es ese instante inicial en el que el sistema todavía no ha empezado a contestar. Si tarda dos segundos en arrancar, la conversación se rompe como cuando llamas por teléfono y la otra persona tarda demasiado en responder: no es que no sepa, es que la sensación de fluidez desaparece.

Con Gemini 3.1 Flash-Lite, Google pone el foco precisamente ahí. Según datos compartidos por la compañía y recogidos por VentureBeat, este modelo mejora frente a su antecesor Gemini 2.5 Flash con un “arranque” 2,5 veces más rápido, y sube la velocidad de generación total un 45%, hasta 363 tokens por segundo frente a 249. La idea es sencilla: que la IA no solo sea correcta, sino que llegue a tiempo, como un compañero de equipo que te contesta al momento en un chat interno. Continúa leyendo «Gemini 3.1 Flash-Lite: el modelo “rápido y barato” con el que Google quiere poner la IA a trabajar a escala»

Gemini 3.1 Pro: el “cerebro regulable” de Google para tareas complejas

Google ha presentado Gemini 3.1 Pro como una actualización de la “inteligencia base” que impulsa sus avances recientes en razonamiento, incluida la familia Gemini 3 Deep Think. La idea es sencilla de explicar con una metáfora doméstica: si Gemini fuera una cocina, Deep Think sería el modo “alta cocina” para platos muy delicados; 3.1 Pro sería el nuevo fogón principal, más preciso y más estable para el día a día, pero capaz de subir la potencia cuando hace falta. Google lo posiciona como un modelo pensado para situaciones en las que “una respuesta simple no basta”, con mejoras de razonamiento que pretende trasladar a productos de consumo y a herramientas para desarrolladores.

La compañía no lo lanza como disponibilidad general todavía, sino en preview, con un mensaje implícito: quiere que el mercado lo pruebe en escenarios reales, detectar fricciones y seguir afinando áreas como los flujos de trabajo con agentes antes del despliegue completo. Continúa leyendo «Gemini 3.1 Pro: el “cerebro regulable” de Google para tareas complejas»

Tu IA ahora conoce tu barrio: Google Maps se integra con Vertex AI

Uno de los mayores retos al trabajar con modelos de lenguaje como Gemini es garantizar que sus respuestas estén basadas en hechos reales y actuales. La precisión es crucial cuando las decisiones del usuario dependen directamente de la información proporcionada por la inteligencia artificial. Para abordar esto, Google ha llevado al siguiente nivel el concepto de grounding, es decir, la capacidad de una IA de conectar sus respuestas con fuentes verificadas y actualizadas. En este contexto, Google Maps se convierte en una herramienta esencial para anclar la IA al mundo real. Continúa leyendo «Tu IA ahora conoce tu barrio: Google Maps se integra con Vertex AI»

Google lanza Veo 3 y Veo 3 Fast en Vertex AI: creación de vídeos con IA al alcance de todos

Google ha dado un paso firme en el mundo de la inteligencia artificial generativa con el lanzamiento generalizado de Veo 3 y Veo 3 Fast en Vertex AI, su plataforma de servicios en la nube. Aunque estas herramientas ya habían sido mostradas durante el evento Google I/O 2025, ahora están oficialmente disponibles para todos los usuarios con una cuenta en Google Cloud.

Esto significa que cualquier persona interesada en la creación de contenido audiovisual, desde profesionales del marketing hasta creadores independientes, puede acceder a estas herramientas para generar vídeos realistas a partir de texto, con una calidad sorprendente. Continúa leyendo «Google lanza Veo 3 y Veo 3 Fast en Vertex AI: creación de vídeos con IA al alcance de todos»

Llama 4 llega a Vertex AI: potencia multimodal sin complicaciones de infraestructura

La integración de Llama 4 en Vertex AI representa un nuevo paso en el acceso práctico y escalable a modelos de lenguaje avanzados. Meta ha desarrollado una nueva generación de modelos LLM con enfoque multimodal y eficiencia optimizada, y ahora Google Cloud facilita su uso sin necesidad de gestionar infraestructura técnica compleja. En este artículo exploramos qué significa esto, cómo utilizarlo y qué beneficios ofrece este enfoque de Model-as-a-Service (MaaS). Continúa leyendo «Llama 4 llega a Vertex AI: potencia multimodal sin complicaciones de infraestructura»

Google lanza Gemini 2.5 Flash: su IA más rápida y eficiente hasta la fecha

En el mundo de la inteligencia artificial, la velocidad y la eficiencia no solo son deseables: son esenciales. Google lo sabe muy bien, y por eso ha presentado Gemini 2.5 Flash, una versión optimizada de su modelo Gemini que busca equilibrar rendimiento, costo y capacidad de razonamiento. Si alguna vez has sentido que una IA “piensa demasiado” para responder algo simple, esta novedad te va a interesar.

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Gemini 2.5 Pro ahora quiere conquistar a los desarrolladores

Google dio un paso importante en su carrera por liderar el mundo de la inteligencia artificial con el lanzamiento de la vista previa pública de Gemini 2.5 Pro. Este nuevo modelo, que ya había generado gran entusiasmo en sus primeras pruebas, ahora está disponible para más desarrolladores a través de la API de Gemini en Google AI Studio, lo que abre las puertas a una nueva era de herramientas impulsadas por IA.

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Google refuerza su apuesta en Anthropic con una nueva inversión millonaria

Google ha decidido incrementar su inversión en Anthropic con otros mil millones de dólares, según informaron cuatro fuentes al Financial Times. Esta nueva inyección de capital eleva el total de su inversión en la compañía a más de tres mil millones de dólares. Tanto Google como Anthropic han evitado hacer comentarios al respecto, pero esta inversión reafirma el interés del gigante tecnológico en el desarrollo y aplicación de inteligencia artificial avanzada.

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Google publica un informe revelador sobre agentes de IA generativa

Google ha presentado un documento técnico exhaustivo que arroja luz sobre los agentes de IA generativa, detallando sus capacidades, estructura y aplicaciones prácticas. Este informe ofrece una visión fascinante sobre cómo estos agentes están diseñados para operar de manera autónoma, aprovechar herramientas externas y ejecutar tareas complejas sin intervención humana directa.

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Explorando el futuro de la búsqueda visual con embeddings multimodales

En la era digital, gestionar grandes cantidades de datos de texto, imágenes y videos se ha vuelto crucial, no solo para empresas sino también para creadores individuales. Google, fiel a su visión de innovar en tecnologías de inteligencia artificial, ha introducido su Multimodal Embeddings API, una herramienta que promete revolucionar la forma en que interactuamos con diferentes tipos de datos. Desde WWWhatsnew, creemos que este avance marca un antes y un después en la búsqueda de información y organización de contenido.

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